关于计算机人工智能机器人发展,计算机及人工智能技术发展与应用——陈秀新副教授访谈...

记者：大家好，随着计算机及人工智能技术的应用及普及，我们的生活无时无刻不在发生变化，计算机的技术成果也在影响着我们生活的方方面面。今天我们邀请到北京工商大学人工智能学院的陈秀新副教授来带我们深入了解一下计算机以及人工智能技术在现代社会的应用。接下来请陈教授先跟大家简单地做个自我介绍吧。

陈秀新：大家好，我叫陈秀新，是北京工商大学人工智能学院副教授，硕士研究生导师，我有电子信息工程专业十余年的专业课程教学经验，从事图像/视频信息处理与人工智能技术研究近二十年，曾多次担任指导教师带领学生参加国际、国内机器人大赛以及计算机仿真大赛等，并取得了优异成绩，目前我的主要研究方向是计算机视觉及人工智能技术，并致力于将该领域的先进科研成果应用到实际系统中。

记者：陈教授，您多次带领学生参加机器人比赛，您可以简单向我们简单介绍机器人比赛吗？参加机器人比赛需要掌握哪些知识呢？

陈秀新：我自2013年起，多次带领学生参加国际水中机器人大赛、中国机器人大赛、全国计算机仿真大赛等国际、国内大赛，并取得了不错的成绩。近几年来人们越来越关注机器人大赛，国家也越来越重视少儿编程，今年教育部更是把世界机器人大赛等集科学、技术、工程、艺术、数学多领域融合的STEAM相关赛事加入到了2020-2021学年面向中小学生的全国性竞赛活动名单当中。而且，家长们对孩子的编程教育也从小开始抓，很多课外培训班乐高课程在幼儿园大班就开设简单的机器人编程课程，编程课程已经走向低龄化。编程可以说是计算机发展在教育方面的一个展现形式。通过机器人竞技比赛，不仅培养学生的动手能力、创新能力，更多是对思维的培养。通过教育与兴趣的结合，带动学生参与活动的积极性，培养德才兼备的素养，全面提高学生的综合素质水平。参加机器人比赛需要掌握计算机基础知识及编程能力等，其中编程能力是最重要的，只有通过编程才能使机器人完成我们指定的动作和功能。

记者：除了机器人比赛之外，计算机及人工智能技术的发展给您的研究领域带来哪些变化？

陈秀新：我从事计算机视觉相关的研究近二十年，计算机与人工智能技术的发展确实促进了图像、视频处理方法的进步，也就是我们常说的算法。此前，计算机视觉处理主要依赖传统的图像处理技术，如颜色、纹理、形状特征及一些角点特征等，这些传统技术虽然能解决一些实际的问题，如指纹识别、车牌识别等，但是在处理复杂的图像任务时结果不是特别理想，比如在人脸识别方面，传统的图像处理技术无法达到满意的效果。近几年，随着基于深度神经网络的深度学习技术的出现，人工智能技术取得了飞速的发展，图像处理技术搭载深度学习技术也取得了前所未有的巨大成就，在图像中的目标检测、识别、分割等领域都达到了以前传统方法无法达到的效果，目前最新的算法可以准确检测出图像中所包含的人、车、动物、椅子、水杯等各种目标，并可对检测到的目标进行准确识别和分割，这极大地促进了机器人导航、智能视频监控、工业无损检测、人脸检测识别等应用领域的发展。

记者：目前您的研究方向在哪些领域有较大的应用成果呢？

陈秀新：之前传统的图像处理技术在我们的生活中有很多实际应用，比如，数字水印、停车场车牌自动识别、高速公路ETC自动收费系统、探地雷达钢筋识别等。而随着人工智能技术和深度学习技术的发展，我们团队基于深度学习技术在图像中目标检测和识别等方面取得了一系列的研究成果，并与企业实际需求相结合，针对目前桥梁外观损伤检测以及工业零器件的外观缺陷检测做了深入研究，在桥梁和工业零器件外观损伤和缺陷检测方面取得了不少的理论研究成果和实际应用效果。比如桥梁的损伤检测可以及时发现桥梁的外观损伤，进而为桥梁维护提供依据，从而保障桥梁在使用中的安全。

记者：除了您上面提到的桥梁外观损伤检测、工业零器件缺陷检测领域，您研究领域的计算机视觉技术在我们日常的生活中还有哪些普遍应用呢？

陈秀新：目前计算机视觉技术在实际中的应用越来越多，比如最近比较火的无人驾驶汽车，基于人工智能技术的机器视觉方法是其关键技术之一。还有现在的各种美颜与人脸贴纸APP，其中都用到了计算机视觉及人工智能技术。

记者：谢谢陈教授给我们带来关于计算机及人工智能技术的相关介绍，期待陈教授以后给我们带来更多的科研成果分享，谢谢陈教授。

陈秀新：谢谢大家，再见。(作者：陈路)